GTMエンジニアとは？仕事内容・年収・必要スキルとなるための方法

海外のニュースや国内の求人で、GTMエンジニアという職種名を目にする機会が増えました。営業の自動化やCRMの整備に携わってきた方なら、自分の経験が活かせる仕事かもしれないと気になっているでしょう。

GTMエンジニアは、データとAIを使って、営業やマーケティングで売上をつくる流れを仕組みとして組み立てる職種です。米国では2023年ころから広がり、求人の数も大きく伸びています。

一方で、国内ではまだ募集する企業が限られています。さらに、職種名も企業ごとに異なるため、仕事の中身や求められる水準がつかみにくいのが実情です。

この記事では、以下の内容を解説します。

• GTMエンジニアが注目される理由と主な仕事
• RevOpsや営業企画など、混同しやすい職種との違い
• 国内求人と米国の年収相場
• 職種としての将来性
• 必要なスキルと、営業職から身につける順番

営業やRevOps、CRMの運用に携わり、GTMエンジニアへの転身を考えている方に、自分の経験との距離を測るための材料をお伝えしているので、ぜひ参考にしてください。

GTMエンジニアとは？

GTMエンジニアは米国で生まれた新しい職種で、国内ではまだ定義が固まっていません。まずは、次の4つの点から職種の輪郭をつかみましょう。

• 営業の仕組みをデータとAIで組み立てる職種
• GTMは「Go-To-Market（製品を市場に届けて売上をつくる活動）」を指す
• 米国のClayが打ち出し、BtoB SaaS企業から広がった
• 営業を人数ではなく仕組みで伸ばす役割を担う

以下、言葉の意味から順に、GTMエンジニアがどんな仕事なのかを見ていきます。

営業の仕組みをデータとAIで組み立てる職種

GTMエンジニアとは、データやAI、自動化ツールを組み合わせて、営業やマーケティングで売上をつくる流れを仕組みとして設計・構築する職種です。担当するのは、狙う企業を見つけてから、商談・受注に至るまでの流れ全体です。

これまで、こうした業務はマーケティング、インサイドセールス、RevOpsといった部門に分かれて進められてきました。GTMエンジニアは部門をまたいでデータとツールをつなぎ、営業担当者が顧客との対話に集中できる状態をつくります。

ツールを導入して終わりにせず、商談や受注の数字が伸びるところまで仕組みを育てる点が、この職種の特徴です。

GTMは「Go-To-Market（製品を市場に届けて売上をつくる活動）」を指す

GTMはGo-To-Marketの略で、製品やサービスを市場に届け、売上につなげるための活動全体を指します。BtoBの企業でいえば、狙う企業を決めて見込み顧客を獲得し、商談から受注、契約後の継続利用までが含まれます。

つまりGTMエンジニアは、市場開拓の流れをエンジニアリングの手法で組み立てる人を指す呼び名です。

なお、Webマーケティングの現場ではGoogleタグマネージャーもGTMと略されますが、GTMエンジニアとは別の仕事です。求人を探すときに混同しやすいので、気をつけましょう。

米国のClayが打ち出し、BtoB SaaS企業から広がった

GTMエンジニアという職種名は、営業データの収集や自動化のツールを提供する米国のClayが、2023年に打ち出したものです。Clayは200以上のデータ提供元とつながり、AIで企業を調べて営業文面まで作れるツールで、2026年9月には評価額71億ドルで資金を調達しています。

職種名は、CursorやWebflowといった米国のBtoB SaaS企業での採用を通じて広がりました。Clayによると、現在は毎月100件ほどのGTMエンジニアの求人が新たに掲載されています。

ただし、仕組みで売上を伸ばす役割そのものは、成長の速い企業では以前からGrowth Engineerなどの別の名前で存在していました。

参考：Clay「GTM Engineering: What It Is, How It Works, and How to Hire」 参考：Clay「Clay raises $115M to be the AI growth engine for every company」

営業を人数ではなく仕組みで伸ばす役割を担う

これまでのBtoB営業では、売上を伸ばしたいときに営業担当者を増やすのが主なやり方でした。ただし人を増やすと、企業の調査やCRMへの入力、商談の準備といった作業も人数分だけ増えていきます。

GTMエンジニアは、こうした作業をデータとAIで仕組みに置きかえ、人数を増やさずに商談や受注を伸ばすことを目指します。

実際に米国のVercelでは、1人のGTMエンジニアが、リードを判定するAIエージェントを業務時間の一部を使って6週間で構築しました。その結果、10人いたインバウンドのSDRは1人体制になり、リードから商談への転換率は維持されています。

残りのメンバーはアウトバウンドの営業に移っており、人を減らすことより、人がより成果の出る仕事に移れるようにすることに、この役割の価値があります。

参考：Tomasz Tunguz「Vercel's AI Sales Agent : 10 SDRs Down to 1 in Six Weeks」

GTMエンジニアが注目される4つの理由

GTMエンジニアが注目されている背景には、営業のやり方そのものを見直さざるを得ない4つの変化があります。

• 営業の人手を増やして売上を伸ばすやり方が限界にきている
• 買い手がテンプレートの営業メールに反応しなくなった
• 企業の動きを示す公開データが取れるようになった
• 生成AIで企業ごとの調査と文面作成を任せられるようになった

前半の2つは営業の現場で起きている課題、後半の2つはその課題を解決できるようになった技術の変化です。

以下、それぞれの変化が営業の現場に何をもたらしているのかを見ていきます。

営業の人手を増やして売上を伸ばすやり方が限界にきている

営業担当者を増やして売上を伸ばすやり方は、続けるほど効率が落ちやすいのが実情です。働き手が減るなかで採用の難しさが増し、1人を育てるまでの費用も重くなっているためです。

さらに、営業担当者は業務時間の約60%を、事務作業やデータ入力といった販売以外の仕事に使っているという調査結果があります。人を増やしても、販売以外の作業が人数分だけ増えていくので、売上は思うように伸びません。

米国のスタートアップでも、投資家が売上の伸びだけでなく成長の効率を重視するようになりました。少ない人数で成果を出す仕組みが求められていることが、GTMエンジニアへの注目を高めています。

参考：Salesforce「The Productivity Gap: New Survey Shows 9 in 10 Sellers Are Betting on AI and Agents To Help」

買い手がテンプレートの営業メールに反応しなくなった

一斉送信のメールや突然の電話は、買い手に読まれにくくなりました。AIで作られた大量の営業メールが届くようになり、どの会社にも当てはまる文面は、開かれる前に無視されることも増えています。

加えて、BtoBの買い手は営業担当者と話す前に、Webで情報を集め終えていることがよくあります。自分に関係のある情報だけを、必要なときに受け取りたいと考えている買い手に、テンプレートの文面は届きません。

そのため、相手企業の状況を踏まえて、なぜ今連絡するのかが伝わる接触が求められるようになりました。大量に送るより、1社ごとに合わせて送るほうが成果につながるという変化が、GTMエンジニアの仕事を後押ししています。

企業の動きを示す公開データが取れるようになった

企業の課題や投資の意欲は、Web上の公開情報に表れます。たとえば、次のような情報は、その企業が今まさに変化していることを示すシグナルです。

• 特定の職種の採用を始めた
• 資金調達を発表した
• 新しいサービスや拠点を立ち上げた
• 展示会に出展した
• 過去の取引先の担当者が別の会社に移った

以前は、営業担当者が1社ずつWebサイトやニュースを調べて、こうした動きを見つけていました。いまはデータツールやAIを使えば、シグナルを継続的に集められます。

誰に、いつ連絡すべきかを、担当者の勘ではなくデータで決められるようになったことが、GTMエンジニアという役割を生んだ背景のひとつです。

生成AIで企業ごとの調査と文面作成を任せられるようになった

生成AIの進化によって、企業ごとの調査と文面づくりを大量に任せられるようになりました。決算資料や採用ページ、ニュース記事をAIに読み込ませれば、企業の状況を要約し、その状況に合わせた提案の切り口まで作れます。以前は、1社ごとの調査に時間がかかるため、質の高い個別化と大量の実行は両立できませんでした。

いまはAPIやノーコードツールでAIを業務の流れに組み込めるので、エンジニアの手を待たずに試せる範囲も広がっています。ただし、AIに任せるのは調査や下書きまでで、誰にいつ連絡するかの最終判断や商談そのものは人が担います。AIに任せる範囲と、人が判断する範囲の線を引くことも、GTMエンジニアの大切な仕事です。

GTMエンジニアの主な仕事9つ

GTMエンジニアの主な仕事は、狙う企業を見つけるところから成果を数字で確かめるところまで、次の9つです。

• 採用や資金調達などのシグナルから狙う企業を見つける
• 企業・担当者の情報を補完してリストを整える
• 商談化しやすいリードを点数づけして担当者に振り分ける
• AIで企業ごとの営業文面や提案の切り口をつくる
• 問い合わせ直後に商談日程まで進める仕組みをつくる
• CRM・SFA・MAを整えてツール同士をつなぐ
• 商談準備や記録をAIエージェントで自動化する
• 失注・休眠顧客の掘り起こしや解約の予兆を検知する
• 商談化率や受注率を追うダッシュボードをつくる

いずれも、インサイドセールスやRevOpsの担当者が日々手作業でこなしている業務を、仕組みに置きかえるものです。

以下、それぞれの仕事を、海外や国内の企業の例とあわせて見ていきます。

採用や資金調達などのシグナルから狙う企業を見つける

GTMエンジニアの仕事は、どの企業に連絡するかを決めるところから始まります。業種や従業員数といった条件に加えて、採用の開始や資金調達などのシグナルを組み合わせ、今まさに課題を抱えていそうな企業を見つけ出します。

たとえば米国のPendoでは、GTMエンジニアが求人情報や決算資料、Webサイトの内容をAIで読み取り、新製品を必要としそうな約13,000社のリストを2日で作りました。このリストから、新製品の初四半期の売上の55%以上が生まれています。

手作業なら数ヶ月かかる調査を、仕組みで置きかえた例です。

参考：Clay「How Pendo built the go-to-market infrastructure for a multi-product AI launch」

企業・担当者の情報を補完してリストを整える

狙う企業が決まったら、担当者の部署や役職、連絡先、企業の規模などの情報を補います。この作業はエンリッチメントと呼ばれ、ひとつのデータ提供元で足りない情報を、別の提供元に順番に問い合わせて埋めていく方法がよく使われます。

使うツールは、ClayやApollo、ZoomInfoといった海外の企業データです。日本企業を狙う場合は、SalesNowやスピーダなど国内の企業データベースも組み合わせます。

米国のOpenAIでは、複数のデータ源を組み合わせたことで、問い合わせのあったリードの情報を補えた割合が、40%台前半から80%台後半に上がりました。

参考：Clay「How OpenAI is scaling their GTM motion with Clay」

商談化しやすいリードを点数づけして担当者に振り分ける

集めた情報をもとに、商談につながりやすいリードに点数をつけ、適した営業担当者に自動で振り分けます。点数の根拠になるのは、業種や企業規模などの条件と、Webサイトの閲覧や資料のダウンロードといった行動です。

英国のElevenLabsでは、問い合わせのあったリードをAIで調べて点数をつけ、条件を満たしたリードを自動で営業の流れに乗せています。その結果、営業が対応すべきと判断されたリードが50%増えました。さらに、問い合わせから最初の連絡までの時間は5分未満になっています。

担当者ごとにばらついていた判断を仕組みにそろえることで、対応の速さと質を同時に上げられるのが、この仕事の価値です。

参考：Clay「Inside ElevenLabs' GTM intelligence stack: one data layer, three motions, 4x SQLs」

AIで企業ごとの営業文面や提案の切り口をつくる

リードごとに集めた情報をAIに渡し、その企業に合わせた営業文面や提案の切り口をつくります。宛名や社名を差し込むだけのテンプレートで終わらせず、なぜ今その企業に連絡するのかが伝わる文面にすることがポイントです。

たとえば、採用を強化している企業には人手不足の解消を、新規事業を始めた企業には立ち上げの速さを切り口にする、といった使い分けをAIに任せます。

GTMエンジニアの役割は、文面を書くことそのものより、どの情報をAIに渡せば相手に響く文面になるかを設計することにあります。生成された文面は、送る前に営業担当者が確認する流れにしておくと、誤った情報で関係を損なう失敗も避けられます。

問い合わせ直後に商談日程まで進める仕組みをつくる

資料請求やデモの申し込みがあったとき、対応が遅れるほど、相手の関心は薄れていきます。そこで、問い合わせのフォームを送った直後に日程調整の画面を表示したり、条件を満たすリードにすぐ連絡を送ったりする仕組みをつくります。

問い合わせが夜間や休日に入っても、担当者の出社を待たずに商談の予約まで進められるのが利点です。人が対応する場合でも、事前にAIが企業の情報を調べて担当者に渡しておけば、最初の会話から相手の状況に合わせた話ができます。

CRM・SFA・MAを整えてツール同士をつなぐ

SalesforceやHubSpotなどのCRMは、すべての営業活動が記録される場所であり、自動化の起点でもあります。GTMエンジニアが最初に手をつけるのは、重複した企業データの整理や入力項目の見直しといった土台づくりです。そのうえで、CRMとMA、メール配信、Slackなどのツールをつなぎ、情報が自動で流れる状態をつくります。

データの重複や欠けが残ったまま点数づけや文面生成に進むと、その精度まで落ちてしまいます。派手なAI活用より先に、地味なデータの整備に時間をかけるのが、成果を出しているGTMエンジニアに共通する進め方です。

商談準備や記録をAIエージェントで自動化する

商談前の企業調査レポートの作成や、商談後の議事録の作成、CRMへの登録といった作業を、AIエージェントに任せる仕組みもつくります。AIエージェントとは、目的を与えると、調べる・まとめる・書き込むといった複数の作業を自分で順に進めるAIのことです。

国内でも、企業データベースを提供するSalesNowでは、通話の文字起こしとAI要約がSalesforceに自動で書き込まれ、名刺の写真をSlackに送るだけでリード登録まで進む仕組みを整えています。営業担当者の入力作業はほぼなくなり、翌日の商談準備は前日のうちに整っているといいます。

参考：株式会社SalesNow「GTMエンジニア」求人（募集背景に記載された社内の仕組み）

失注・休眠顧客の掘り起こしや解約の予兆を検知する

新しいリードだけでなく、過去に失注した企業や、しばらく接点のない顧客も売上のもとになります。GTMエンジニアは、CRMに残る過去の商談メモをAIで要約し、当時の関心に合わせて再提案のメールをつくる仕組みを組みます。

米国のSendosoでは、この仕組みで過去に失注した企業などに連絡し、2週間で16件の商談と1件の受注につなげました。既存の顧客については、ログイン頻度の低下や問い合わせの増加といった変化を検知し、カスタマーサクセスの担当者に知らせます。

眠っていたデータを、次の営業の一手に変える仕事とも言える領域です。

参考：Clay「How Sendoso uses Clay to inject creativity, efficiency, and $1M in pipeline into their outbound motion」

商談化率や受注率を追うダッシュボードをつくる

つくった仕組みが本当に売上につながっているかは、数字で確かめます。GTMエンジニアは、商談化率や受注率、リード対応までの時間などを追うダッシュボードをつくり、どの施策が効いているのかを見えるようにします。

大切なのは、仕組みを入れる前の数字を記録しておくことです。導入前と比べられなければ、成果が出たのか、たまたま数字が動いたのかを判断できません。効果のあった仕組みは他のチームにも広げ、効果の薄いものは止めるところまでが、GTMエンジニアの仕事です。

GTMエンジニアが仕組みをつくる3ステップ

GTMエンジニアは、ひとつの仕組みを次の3ステップでつくり上げていきます。

1. 現場の課題を特定し、どこを自動化するかを設計する
2. データを整えてワークフローを組む
3. 数値を見ながら改善し、うまくいった型を横展開する

ここでは、問い合わせのあったリードを調べて担当者に振り分ける仕組みを例に、各ステップで何をするのかを見ていきます。

現場の課題を特定し、どこを自動化するかを設計する

最初のステップでは、営業の現場で何が詰まっているのかを特定します。このとき、技術の言葉ではなく、問い合わせから初回連絡まで半日かかっている、担当者によって優先するリードが違う、といった現場の言葉で課題を捉えることが大切です。

課題が決まったら、どの作業を自動化し、どこに人の判断を残すかを決めます。例でいえば、企業の調査と点数づけは自動化し、連絡するかどうかの最終判断は営業担当者に任せる、という線引きです。最初から全工程を変えようとせず、1つの業務に絞って始めるほうが、成果を確かめやすくなります。

データを整えてワークフローを組む

設計が決まったら、必要なデータを整え、ツール同士をつないでワークフローを組みます。例でいえば、問い合わせのフォーム、企業データ、AI、CRMをつなぎ、リードが入ると自動で調査と点数づけが進み、担当者に通知が届く流れです。

組んだ仕組みは、いきなり全面的に任せず、まずはAIの判断を人が確かめる形で動かします。米国のVercelでは、成績の良いSDRがリード判定のルールをAI向けの指示文に書き起こし、AIの判断結果を人が確認する期間を6週間設けてから、本格的に任せました。

AIの判断と人の判断がどれだけ一致するかを確かめてから手を離すことで、現場の信頼を得やすくなります。

参考：Tomasz Tunguz「Vercel's AI Sales Agent : 10 SDRs Down to 1 in Six Weeks」

数値を見ながら改善し、うまくいった型を横展開する

仕組みが動き出したら、商談化率や対応時間の変化を見ながら、点数の基準やAIへの指示を少しずつ直していきます。運用を続けるうちに例外のケースが増え、AIへの指示文が長くなりすぎることもあります。Vercelでは、125行ほどだった指示文が1,000行まで膨らんだため、判断の根拠を14個のルールに整理し直しました。

効果が確認できた仕組みは、他のチームや商品にも広げます。Clayの社内では、ある営業担当者が自分で組んだ見込み客の調査の仕組みを、GTMエンジニアが誰でも使える形に整え、数日で全社に展開しました。

1人の成功を個人のノウハウで終わらせず、組織全体で使える型にすることが、このステップの目的です。

参考：Tomasz Tunguz「How to Automate Inbound」 参考：Clay「GTM Engineering: What It Is, How It Works, and How to Hire」

GTMエンジニアと混同しやすい7職種との違い

GTMエンジニアは新しい職種のため、名前の似た職種や、役割の近い職種と混同されることがあります。主な7職種との違いは次のとおりです。

とくに上の3職種は、GTMエンジニアに近い経験を積みやすい職種です。

以下、それぞれの職種との違いと、転身するときに活きる経験を見ていきます。

RevOps（レベニューオペレーション）

RevOpsは、マーケティング、営業、カスタマーサクセスに分かれた収益部門のプロセスとデータを統合し、全体の流れを整える役割です。CRMの権限やテリトリーの分け方、レポートの作り方など、組織のルールづくりと管理が中心です。

一方でGTMエンジニアは、RevOpsが整えたルールやデータの上で、AIや自動化の仕組みを実際に組み上げます。両者は補い合う関係で、米国ではGTMエンジニアをまずRevOpsの中に置く企業が多く見られます。CRMの運用やデータの整備をしてきたRevOps経験者は、GTMエンジニアに最も近い位置にいる職種です。

セールスオペレーション・マーケティングオペレーション

セールスオペレーションは営業組織の、マーケティングオペレーションはマーケティング施策の運用を支える役割です。SFAやMAの設定、レポートの作成、営業やマーケティングのプロセスを円滑に回すための管理を担います。

GTMエンジニアとの違いは、既存のプロセスを回すことが中心か、新しい仕組みを生み出すことが中心かという点です。GTMエンジニアは、AIやAPIを使ってこれまでなかったワークフローを組み、成果を数字で確かめるところまで受け持ちます。

オペレーション職の経験者は、ツールの設定や運用の知識が活きる一方で、AIやAPIで新しい仕組みを組んだ経験を足せるかどうかで、評価が変わります。

営業企画

営業企画は、売上目標の設定や営業戦略の立案、KPIの設計などを通じて、営業組織が目標に向かえるよう計画を立てる役割です。数字を読み、施策の方向を決める点は、GTMエンジニアと共通しています。

違いは、計画を立てるところで止まるか、仕組みとして実装するところまで担うかです。GTMエンジニアは、営業企画が決めた方針を、データの流れや自動化のワークフローに落とし込み、自分の手で動かします。

営業企画の経験者は、営業プロセス全体を見渡す視点とKPIの設計力が活きるので、実装の経験を少しずつ積めば、GTMエンジニアへの道が開けます。

セールスエンジニア

セールスエンジニアは、自社製品の技術的な説明やデモ、導入の提案を通じて、個々の商談の受注を支える役割です。顧客の技術的な疑問に答え、製品が課題を解決できることを示します。

GTMエンジニアとの違いは、関わる範囲の広さです。セールスエンジニアが1件ずつの商談に深く関わるのに対し、GTMエンジニアは、リード獲得から受注までの流れ全体を仕組みとして扱います。

商談という点で技術力を使うのがセールスエンジニア、営業プロセスという線で技術力を使うのがGTMエンジニアと捉えると、違いがつかみやすくなります。

グロースエンジニア

Growth Engineerは、製品の利用データをもとに、新規登録や利用の定着、有料プランへの移行を増やす仕組みをつくるエンジニアです。オンボーディングの改善や、紹介によって利用者が広がる仕組みづくりなど、製品の内側を主な対象にします。

一方でGTMエンジニアが担うのは、見込み客が製品に触れる前の段階です。アウトバウンドの営業や問い合わせへの対応、リードの育成といった、営業やマーケティングの活動を対象にします。

なお、成長の速い企業では、GTMエンジニアという名前が広がる前から、Growth Engineerが近い役割を担っていた例もあります。

ソフトウェアエンジニア

ソフトウェアエンジニアは、顧客に提供する製品そのもののコードを書き、機能を開発するエンジニアです。GTMエンジニアもコードを書くことはありますが、対象は製品ではなく、CRMや自動化ツール、AIを組み合わせた売上をつくる仕組みです。

求められる力も異なります。ソフトウェアエンジニアには設計や実装の深さが求められるのに対し、GTMエンジニアには、営業プロセスや売上の指標を理解したうえで、何をつくるべきかを決める力が求められます。

ソフトウェアエンジニアとしての経験がなくても目指せる職種である点は、営業やRevOps出身の方にとって大きな違いです。

FDE（Forward Deployed Engineer）

FDEは、顧客企業の現場に入り込み、自社の製品を顧客の業務に合わせて導入・カスタマイズするエンジニアです。AIの導入を進める企業で増えている職種で、GTMエンジニアと同じく新しい職種として並べて語られることがあります。

違いは、誰の業務を対象にするかです。FDEが顧客企業の業務を対象にするのに対し、GTMエンジニアは自社の営業やマーケティングの仕組みを対象にします。

どちらも技術とビジネスの両方の理解が求められますが、FDEは顧客の成功に、GTMエンジニアは自社の売上に責任を持つという点で、役割ははっきり分かれます。

GTMエンジニアの年収相場は？

GTMエンジニアの年収は、国内と米国、正社員と業務委託で事情が大きく異なります。国内ではまだ求人が少なく、相場として言い切れる段階ではないため、実際に提示された金額と、近い職種のデータを分けて見てみましょう。

どの区分でも、CRMの設計、営業プロセスの設計、AIの活用を組み合わせ、売上の数字で成果を示せる人ほど、高い報酬を得やすくなります。以下、区分ごとに詳しく見ていきます。

国内の正社員求人

国内では、GTMエンジニアの名前で募集する企業がまだ限られており、相場と呼べるほどのデータはそろっていません。そのなかで、企業データベースを提供するSalesNowの求人では、年収900〜1,500万円が提示されています。

CEOやCOOの直下で売上目標に責任を持つポジションで、法人営業やRevOpsの経験に加えて、業務の自動化やCRMの設計の経験が求められています。

参考として、エンジニア特化の転職エージェント「テックゴー」が保有する求人データから、GTMエンジニアと仕事が近い職種の平均年収を見てみましょう。

CRMの技術と営業の知識をあわせ持つ職種ほど、年収が高い傾向があります。GTMエンジニアも、この2つの組み合わせを強みにする職種です。

参考：株式会社SalesNow「GTMエンジニア」求人

米国の求人

米国では、GTMエンジニアの求人が増え、年収のデータもそろいはじめています。1,000件を超える求人を分析した調査では、年収の中央値は12万7,500ドルで、1ドル157.84円（2026年10月28日時点）で換算すると約2,010万円です。

さらに、Vercelは25万2,000ドル、OpenAIは25万ドルと、AI関連の企業では中央値を大きく上回る金額を提示しています。

ただし、米国はエンジニア全体の年収水準が日本より高く、物価も異なります。米国の金額を、そのまま国内で転職したときの期待値にしないようにしましょう。米国の数字からは、売上に直接責任を持つ技術職として、この職種が高く評価されている傾向を読み取るのが適切です。

参考：Bloomberry「I analyzed 1000 GTM Engineering jobs – here is what I learned」

GTMエンジニアに将来性はある？

GTMエンジニアは、米国での求人の伸びと国内での募集の広がりから見て、将来性を期待できる職種です。一方で、職種名がこのまま定着するかは、まだわかりません。

将来性を判断する材料として、次の3点を押さえましょう。

• 米国では求人が増え続けている
• 国内でもBtoBのSaaS企業を中心に募集が始まっている
• 職種名が定着しなくても、身につけた力は残る

以下、それぞれの根拠と、職種名が流行語で終わった場合にも困らない考え方を見ていきます。

米国では求人が増え続けている

米国では、GTMエンジニアの求人が2024年から2025年にかけて205%増え、2026年初めには募集中の求人が約3,000件に達しました。求人の95%がAIやLLM、AIエージェントの知識を求めているという調査もあり、AIの普及とともに需要が伸びてきた職種です。

求人を出しているのは、OpenAIやVercel、RampといったAI関連やBtoB SaaSの成長企業です。こうした企業が、営業担当者を増やす代わりにGTMエンジニアを採用していることは、一時的な流行にとどまらず、営業組織のつくり方そのものが変わりはじめていることを示しています。

参考：Bloomberry「I analyzed 1000 GTM Engineering jobs – here is what I learned」 参考：Onfire「The Rise of GTM Engineering, in 3 Charts: Salaries, Key Skills, and Demand」

国内でもBtoBのSaaS企業を中心に募集が始まっている

国内でも、GTMエンジニアの名前で募集する企業が出てきています。企業データベースを提供するSalesNowや、法人支出管理サービスのバクラクを展開するLayerXが、その例です。どちらも、AIを前提に営業の仕組みを組み直そうとしているBtoBのSaaS企業です。

ただし、国内の募集はまだ多くありません。さらに、同じような役割でも、RevOpsエンジニアやAI Builderなど、企業ごとに別の職種名で募集されていることがあります。GTMエンジニアという名前の求人だけを見て、国内に仕事がないと判断するのは早すぎます。

職種名にとらわれず、仕事内容で求人を探すことが大切です。

職種名が定着しなくても、身につけた力は残る

新しい職種名には、数年後に別の呼び方に変わったり、使われなくなったりする可能性もあります。それでも、GTMエンジニアとして身につけた力の価値は残ります。具体的には、次のような力です。

• CRMやデータを整え、仕組みとして動かせる
• 自動化やAIを、現場で使える形に組み込める
• 営業の流れを理解し、数字で改善できる

これらは、RevOpsや営業企画、社内のDX推進、Salesforceの導入支援といった職種でも求められる力です。職種名に賭けるより、どの職種でも評価される力を積み上げるという考え方を持っておけば、流行語で終わるリスクに振り回されずに済みます。

GTMエンジニアに必要な10のスキル

GTMエンジニアに求められるスキルは、技術とビジネスの両方にまたがります。主な10のスキルと、それぞれを使う場面は次のとおりです。

営業職から目指すなら、すでに持っている営業プロセスの理解を土台に、指標の理解、CRMとSQL、自動化ツールとAI、現職での本番運用という順に身につけていくと、無理なく進められます。

以下、それぞれのスキルで、どの程度できればよいのかを見ていきます。

CRM（Salesforce・HubSpot）の設計・運用

CRMは、GTMエンジニアが組む仕組みの中心になるツールです。SalesforceやHubSpotで、どの情報をどの項目に持たせるかを決め、入力ルールや自動化のフローを設定できる水準が求められます。

画面の操作に慣れているだけでは足りず、企業と担当者、商談の関係をどうデータとして持つかを設計できる力が大切です。

国内の求人でも、CRMの設計・運用経験を必須要件に挙げる例が見られます。日々の運用で項目の追加や重複の整理を担ってきた経験は、そのまま強みになります。

ワークフロー自動化・API連携

ZapierやMake、n8nといったツールを使い、複数のツールをつなぐ自動化を組む力です。条件によって処理を分けたり、APIを使ってツール間でデータを受け渡したりする設定まで、自分の手で組める水準を目指しましょう。

営業の現場で、問い合わせの通知をSlackに送る、CRMの更新に合わせてメールを送るといった自動化を組んだことがあれば、それがはじめの一歩になります。

SQLによるデータ抽出・分析

CRMやデータベースから、条件に合う企業やリードを抽出したり、施策の効果を集計したりするためにSQLを使います。重複の除去や、業種・企業規模ごとの集計を自分で書ける程度が目安です。

米国の求人でも、SQLやPythonを要件に挙げるものが目立ちます。営業出身の方にとっては新しく学ぶ領域になりやすいので、まずは自社のCRMのデータを使って、日々の集計をSQLで書いてみるところから始めましょう。

PythonやJavaScriptでのスクリプト作成

ノーコードツールだけでは対応できない処理を補うために、PythonやJavaScriptでスクリプトを書く場面もあります。APIからデータを取得してCRMに書き込む、Google Apps Scriptでスプレッドシートの処理を自動化する、といった程度が最初の目安です。

米国の求人を分析した調査では、56%がSQL、Python、JavaScriptのいずれかを要件にしており、コードを書ける人には年4万〜4.5万ドルほどの上乗せがあるとされています。

ただし、求める深さは企業によって大きく異なります。営業運用の経験を重視する求人もあれば、エンジニアとしての開発力を前提にする求人もあるため、応募先の要件を確かめましょう。

参考：Onfire「The Rise of GTM Engineering, in 3 Charts: Salaries, Key Skills, and Demand」

AI・LLMの活用とプロンプト設計

ChatGPTやClaude、GeminiといったLLMを、企業の調査や文面の生成、情報の分類に使う力です。思いどおりの出力を安定して得られるよう、目的や前提、出力の形式を指示文に落とし込むプロンプト設計が欠かせません。

さらに、Claude CodeやMCPのように、AIにツールやデータを直接扱わせる仕組みも広がっています。国内の求人でも、Claude CodeやMCP Serverを使ったワークフロー開発を業務に挙げる例が出てきました。

AIを自分の作業に使うだけでなく、業務の流れに組み込む視点を持っておくと、仕事の幅が広がります。

BtoB営業・マーケティングのプロセス理解

リード獲得から商談、受注、継続利用までの流れと、MQL、SQL、商談化率、CACといった指標を説明できることが前提になります。営業の流れを知らないまま自動化を組んでも、成果につながる仕組みにはなりません。

このスキルは、営業やマーケティング出身の方が最も強みにできる部分です。GTMエンジニアの育成を支援する企業の中にも、コードを書く力より、営業プロセスへの理解を重視する考え方があります。

どのリードが商談につながりやすいかを現場で知っていることは、技術だけでは補えない価値です。

業務の流れを設計する力

どの作業を自動化し、どこに人の判断を残すか、部門の間でどのタイミングでリードを受け渡すかといった、業務の流れを組み立てる力です。ツールを使えても、流れの設計があいまいなままでは、つくった仕組みが現場で使われません。

たとえば、マーケティングから営業にリードを渡す条件や、AIが作った文面を誰がいつ確認するかを、あらかじめルールとして決めておくのもGTMエンジニアの仕事です。現場の担当者が毎週迷わず使える形まで落とし込めるかで、仕組みが定着するかどうかが変わります。

数字で仮説を検証する力

施策の前後で数字を比べ、効果があったかを確かめる力です。GTMエンジニアは、パイプライン創出額、商談化率、受注率、リード対応までの時間、営業の作業時間の削減といった指標で評価されます。

数字が伸びなかったときは、データの質、点数の基準、文面のどこに原因があるかを仮説として立て、次の改善につなげることが大切です。つくった仕組みの成否を、自分の言葉と数字で説明できる力が求められます。

部門をまたいで物事を進める力

GTMエンジニアの仕事は、マーケティング、インサイドセールス、フィールドセールス、カスタマーサクセスにまたがります。仕組みをつくっても、各部門の担当者に使ってもらえなければ成果は出ません。

そのため、各部門の課題を聞き取り、営業の言葉とエンジニアの言葉の両方で説明しながら、合意をつくる力が求められます。現場の担当者に、この仕組みなら仕事が楽になると思ってもらえるかが、定着を左右します。

英語で情報を集める力

GTMエンジニアのツールや事例は米国発のものが多く、新しい機能や実践例は英語で先に発信されます。Clayやn8nの公式ブログ、海外企業の事例を英語で読めると、国内にまだない手法をいち早く取り入れられるのが利点です。

英語力は必須ではありませんが、国内の求人でも、英語での情報収集や技術文書の読解を歓迎要件に挙げる例があります。AIの翻訳を使いながらでも、一次情報にあたる習慣を持っておくと、仕組みづくりの選択肢が広がります。

GTMエンジニアへの転職相談ならテックゴー

GTMエンジニアは国内の求人がまだ少なく、職種名も企業ごとに異なります。自分の経験がどの求人で評価されるのか、どのくらいの年収を狙えるのかを、一人で判断するのは簡単ではありません。

テックゴーは、エンジニアに特化した転職エージェントです。GTMエンジニアへの転身を考えている方に、次のような支援をおこなっています。

• 元エンジニア・ITコンサル出身のアドバイザーがこれまでの経験を棚卸しする
• RevOpsなど近い職種も含めて、やりたいことに合わせて求人を提案する
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テックゴーの支援実績では、平均年収アップ金額は144万円、年収アップ成功率は86%です。いますぐ転職するかを決めていない段階でも、今の経験がどの職種で評価されるかを知っておくと、次に何を身につけるべきかが見えてきます。まずは気軽に相談してください。

まとめ

GTMエンジニアは、データとAIを使って、営業やマーケティングで売上をつくる流れを仕組みとして組み立てる職種です。最後に、この記事の要点を整理します。

• GTMエンジニアとは米国のClayが2023年に打ち出した職種のこと
• 仕事は企業の選定から成果の検証まで及ぶ
• 国内の求人はまだ少なく、職種名もばらつく
• 国内では年収900〜1,500万円の提示例がある
• CRMの運用や自動化の経験が強みになる

営業やRevOps、CRMの運用に携わってきた経験は、GTMエンジニアの仕事と重なる部分が多くあります。まずは現職で1つの業務を自動化して成果を数字で残しつつ、職種名にとらわれずに、自分の経験が評価される求人を確かめてみましょう。